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马云之前做的网站,360阻止建设银行网站,购物网站线下推广方案,wordpress主题自定义模块脑疾病病理复杂且影响广泛#xff0c;临床诊断依赖多模态医疗数据但面临数据多样性与复杂性带来的精准诊断挑战。图深度学习#xff08;GDL#xff09;凭借整合多模态信息、刻画受试者间关系的优势成为群体脑疾病预测的重要方法。GDL可分为基于脑图和种群图两类方法#xf…脑疾病病理复杂且影响广泛临床诊断依赖多模态医疗数据但面临数据多样性与复杂性带来的精准诊断挑战。图深度学习GDL凭借整合多模态信息、刻画受试者间关系的优势成为群体脑疾病预测的重要方法。GDL可分为基于脑图和种群图两类方法部分研究还融入图 Transformer 提升全局信息捕捉能力。然而现有 GDL 方法仍存在非成像数据利用不充分、关键节点特征被忽视、跨模态交互深度不足等问题且传统种群图构建依赖固定相似度适应性和泛化能力有限这些问题制约了预测性能亟需更高效的多模态图深度学习框架。2025 年 9 月上海海事大学、徐州医科大学附属连云港医院、上海科技大学及香港理工大学的研究团队在IEEE Transactions on Medical Imaging期刊上发表了题为《MM-GTUNets: Unified Multi-Modal Graph Deep Learning for Brain Disorders Prediction》的文章。研究提出了 MM-GTUNets 这一基于图 Transformer 的多模态图深度学习框架通过模态奖励表示学习MRRL、自适应跨模态图学习ACMGL等核心模块结合变分自编码器VAE实现多模态特征对齐并利用融合 Graph UNet 与 Graph Transformer 优势的 GTUNet 编码器精准捕捉模态内与模态间复杂关系用于大规模脑疾病预测。创新点研究提出了一种名为 MM-GTUNets 的多模态图深度学习框架该框架专为大规模脑疾病预测设计通过模态奖励表示学习MRRL和自适应跨模态图学习ACMGL两大核心模块实现多模态信息的高效融合。MRRL 模块借助亲和度量奖励系统AMRS动态构建种群图结合变分自编码器VAE完成非成像特征的潜表示重构与模态对齐精准挖掘非成像数据的贡献权重ACMGL 模块创新性地提出 GTUNet 编码器融合 Graph UNet 的节点采样优势与 Graph Transformer 的全局信息捕捉能力搭配多模态注意力融合模块有效捕捉模态内与模态间的复杂关系。此外框架还支持模态贡献权重的可视化提升医疗决策的可解释性。与现有图深度学习方法相比该框架解决了非成像数据利用不充分、关键节点特征被忽视、跨模态交互深度不足等问题在大规模数据场景下性能更稳定且无需复杂的人工特征工程使脑疾病预测更精准、高效且具备临床解释价值。实验方法如图1所示端到端MM-GTUNets框架包含三个阶段其中的影像数据与非影像数据分别指静息态功能磁共振成像rs-fMRI数据与临床数据(1) 模态-奖励表示学习Modality-Rewarding Representation LearningMRRL 旨在通过比对成像特征Ximg和非成像特征Xnon准确构建群体图的邻接矩阵A。其奖励度量系统动态捕捉每种非成像数据的重要性。(2) 自适应跨模态图学习Adaptive Cross-Modal Graph Learning统一编码器GTUNet与多模态注意力模块基于模态对齐特征X和邻接矩阵A来输出包含共享与特定模态信息的模态联合表征Z。(3) 分类分析Classification Analysis.: 该模块使用多层感知器MLP作为解码器来预测Z中的值y。此外还可视化了每个模态在预测中的贡献权重。图1. MM-GTUNets框架如图2亲和度度量奖励系统Affinity Metric Reward SystemAMRS中各种非影像数据的贡献权重比使用Q-Learning建模使代理能够通过与环境互动、调整动作和更新 Q-table来学习最优策略。AMRS将每个受试者的两两比较他们的非成像信息状态和标签动作被传输到 MRRL。然后MRRL根据value值选择最优操作允许特定的非成像数据具有更大的权重。value值是基于维护的奖励表、惩罚表和动机表这三个表计算得出的。通过与受试者群体及其非成像数据作为环境通过 MRRL 模块互动 AMRS 学习了每种非成像数据对应的注意力系数。图2. 亲和度度量奖励系统在 ACMGL 模块中使用了GTUNet编码器用于有效提取每个模态通道中的模态特定信息。该编码器使用了图卷积网络架构包括用于节点降采样的gPool层以及用于相应逆操作的gUnpool层。如图3所示GTGraph Transformer层用于替换图卷积网络中的原始图卷积层。GTUNet架构的详细信息如图1所示。图3. 图Transformer如表1MM-GTUNets模型已在两个公开脑成像数据集abide和ADHD-200上进行评估。该研究采用rs-fMRI扫描作为神经影像学数据。由于原始数据中存在大量缺失或无效的场域仅将受试者的性别、年龄及采集部位作为非影像学数据纳入分析表1. 数据集的人口统计学特征实验结果为评估MM-GTUNets学习跨模态交互的能力该研究采用t-SNE在二维空间中可视化abide和ADHD-200数据集的模态联合表征Z。如图4所示Z形成两个与类别相对应的独立聚类表明MM-GTUNets学习到的多模态特征具有显著的区分能力其类内离散度低而类间离散度高。图4. 多模态联合表征的可视化呈现表II展示了MM-GTUNets的定量性能表现其中前缀“(T)”、“(B)”和“§”分别代表传统机器学习方法、基于脑图的方法以及基于群体图的方法。根据表II数据可以看出(i) 与基于脑图的方法相比基于群体图的方法表现出更稳定的性能其性能指标的标准差更小。这种稳定性可能源于脑图方法侧重于每个受试者的局部脑区特征而群体图方法则强调受试者群体内的全局关联特征。(ii) 大多数多模态方法通过整合多种数据源优于单模态方法。每种模态提供的独特信息使模型能够捕捉更广泛的细节。(iii) MM-GTUNets在两个数据集上均展现出卓越性能。在ABIDE数据集上MM-GTUNets在所有指标上均超越所有对比基线方法。在ADHD-200数据集上MM-GTUNets除敏感性和特异性外在所有指标上均取得最佳结果。(iiii) 该框架在 ABIDE 和 ADHD-200 数据集上表现优异ABIDE 数据集的预测准确率达 82.92%、AUC 达 88.21%ADHD-200 数据集的准确率达 82.68%、AUC 达 90.71%且展现出良好的稳定性和鲁棒性。表2. 数据集的人口统计学特征总结展望脑疾病如自闭症谱系障碍、注意力缺陷多动障碍严重影响患者生活质量且病理机制复杂精准高效的早期预测对临床干预至关重要。该研究提出了 MM-GTUNets 多模态图深度学习框架通过模态奖励表示学习MRRL、自适应跨模态图学习ACMGL等核心模块有效整合了 rs-fMRI 成像数据与性别、年龄等非成像数据动态构建种群图并捕捉复杂的模态内与模态间关系。实验结果表明该框架在 ABIDE 和 ADHD-200 数据集上表现优异ABIDE 数据集的预测准确率达 82.92%、AUC 达 88.21%ADHD-200 数据集的准确率达 82.68%、AUC 达 90.71%且展现出良好的稳定性和鲁棒性。未来的研究可进一步拓展至多分类任务探索低质量多模态数据的有效利用将框架适配为归纳学习以满足临床实时决策需求优化跨模态融合模块以提升特征融合质量并针对大规模数据场景优化硬件需求进一步增强框架的临床适用性与实用性。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】